本文主要研究内容
作者李校林,吴腾,郭有庆（2019）在《融合邻域判别指数的混合式特征选择算法》一文中研究指出：特征选择是机器学习领域的重要课题,基于互信息的特征选择算法在多个领域得到了广泛应用.但是该类方法忽略了属性之间的相互作用对决策结果的影响,无法满足高维特征数据集的分类要求.针对这类问题,提出一种引入邻域判别指数的混合式特征选择算法NDI-RF.首先在特征过滤阶段,利用邻域判别指数作为判决指标,通过图论聚类思想去除冗余特征,获得相关联的代表特征集;然后通过改进随机森林封装器的特征分配机制,结合序列后项搜索策略评估各个特征子集的分类效果;最终通过逐次迭代选择最高分类准确率所对应的特征子集作为最优特征子集.在UCI数据集上的实验结果表明,NDI-RF算法相较于其他特征选择算法,能够有效地减少最优特征子集的大小,同时保证较高的分类准确率.
Abstract
te zheng shua ze shi ji qi xue xi ling yu de chong yao ke ti ,ji yu hu xin xi de te zheng shua ze suan fa zai duo ge ling yu de dao le an fan ying yong .dan shi gai lei fang fa hu lve le shu xing zhi jian de xiang hu zuo yong dui jue ce jie guo de ying xiang ,mo fa man zu gao wei te zheng shu ju ji de fen lei yao qiu .zhen dui zhe lei wen ti ,di chu yi chong yin ru lin yu pan bie zhi shu de hun ge shi te zheng shua ze suan fa NDI-RF.shou xian zai te zheng guo lv jie duan ,li yong lin yu pan bie zhi shu zuo wei pan jue zhi biao ,tong guo tu lun ju lei sai xiang qu chu rong yu te zheng ,huo de xiang guan lian de dai biao te zheng ji ;ran hou tong guo gai jin sui ji sen lin feng zhuang qi de te zheng fen pei ji zhi ,jie ge xu lie hou xiang sou suo ce lve ping gu ge ge te zheng zi ji de fen lei xiao guo ;zui zhong tong guo zhu ci die dai shua ze zui gao fen lei zhun que lv suo dui ying de te zheng zi ji zuo wei zui you te zheng zi ji .zai UCIshu ju ji shang de shi yan jie guo biao ming ,NDI-RFsuan fa xiang jiao yu ji ta te zheng shua ze suan fa ,neng gou you xiao de jian shao zui you te zheng zi ji de da xiao ,tong shi bao zheng jiao gao de fen lei zhun que lv .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自小型微型计算机系统的李校林,吴腾,郭有庆，发表于刊物小型微型计算机系统2019年11期论文，是一篇关于邻域判别指数论文,随机森林论文,图论聚类论文,混合式特征选择论文,小型微型计算机系统2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自小型微型计算机系统2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：邻域判别指数论文; 随机森林论文; 图论聚类论文; 混合式特征选择论文; 小型微型计算机系统2019年11期论文;